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Random Forest 课程

Random Forest 课程可以帮助您学习决策树算法、Ensemble 方法、Feature Selection 和模型评估技术。您可以掌握数据预处理、超参数调整和解释模型输出的技能。许多课程会介绍 Python 的 Scikit-learn 和 R 的 randomForest 包等工具,展示如何将这些技能应用于分类、回归和处理大型数据集等任务。


热门 Random Forest 课程和认证


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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率分布, A/B 测试, 统计建模, 概率与统计, 贝叶斯统计, 数据科学, 抽样(统计), 统计推理, 统计分析, 统计机器学习, 概率, 统计假设检验, 探索性数据分析, 统计可视化

    4.6
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医疗诊断的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 卷积神经网络, 模型评估, 数据预处理, 自然语言处理, 人工智能, 磁共振成像, 概率与统计, 深度学习, 医学影像, 医学科学与研究, 统计机器学习, 放射诊断学, 预测建模, 张力流, 应用机器学习, 风险模型, Machine Learning 方法, 图像分析

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 决策支持系统, 统计建模, 自然语言处理, 概率与统计, 图论, 网络模型, 统计方法, 计算思维, 贝叶斯网络, 抽样(统计), 统计推理, 应用机器学习, 马尔可夫模型, 机器学习算法, Machine Learning 方法, 网络分析, Algorithm

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Data Science 和 AI 的概率基础

    您将获得的技能: 概率分布, 数据分析, 概率与统计, 统计方法, 贝叶斯统计, 概率, 人工智能, 统计分析

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习基础

    您将获得的技能: 概率分布, 机器学习, 人工智能, 强化学习, 机器学习算法, 马尔可夫模型, Algorithm

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2889 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Applied Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Machine Learning, Data Analysis, Driving engagement

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 描述性统计, 模型评估, 概率分布, 商业分析, 数据分析, 微软Excel, 统计建模, 回归分析, 概率与统计, Excel 公式, 统计方法, 透视表和图表, 统计推理, 统计分析, 统计, 电子表格软件, 样本量的确定, 制图, 数据展示, 统计假设检验

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 定量研究, 概率分布, 描述性统计, 数据分析, 统计建模, 统计方法, 回归分析, 抽样(统计), 统计推理, 统计分析, 统计, 统计假设检验, 探索性数据分析, 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Process Data from Dirty to Clean

    您将获得的技能: Data Cleansing, Sampling (Statistics), Data Integrity, Data Quality, Data Processing, Data Analysis, Data Transformation, Data Validation, Sample Size Determination, SQL, Spreadsheet Software

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Credit Default Prediction with Python: Apply & Analyze

    您将获得的技能: Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Credit Risk, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, Financial Modeling, Logistic Regression, Data Analysis, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Pandas (Python Package), Machine Learning Methods, Classification Algorithms

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    H

    H2O.ai

    H2O 上的实用机器学习

    您将获得的技能: 数据操作, 模型评估, 分类算法, 无监督学习, 监督学习, 数据预处理, 机器学习, 随机森林算法, 降维, 深度学习, 异常检测, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 自动编码器, 决策树学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Probability Distribution, R Programming, Exploratory Data Analysis, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Data Manipulation, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Regression Analysis, Model Evaluation, Decision Tree Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

与 random forest 相关的搜索

neural networks and random forests
python: implement & evaluate random forests for ml
r: design & evaluate random forests for attrition
machine learning: random forest with python from scratch©
1…567…37

总之,以下是 10 最受欢迎的 random forest 课程

  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 用于医疗诊断的人工智能: DeepLearning.AI
  • 概率图形模型: Stanford University
  • Data Science 和 AI 的概率基础: University of Colorado Boulder
  • 强化学习基础: University of Alberta
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • 商业统计与分析: Rice University
  • 统计入门: Stanford University
  • Process Data from Dirty to Clean: Google
  • Credit Default Prediction with Python: Apply & Analyze: EDUCBA

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